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发明公开
制造过程捕获的测量数据训练机器学习模型的方法和系统审中-实审

公开(公告)号：CN117250914A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310713383.6

申请日：2023-06-15

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： F·J·卡布里塔孔德萨 , D·T·维尔莫特 , I·巴塔洛夫 , J·D·西米多 , 林婉怡 , J·柯尔特 , J·汤姆森

IPC: G05B19/418

Abstract: 用在制造过程期间捕获的测量数据训练机器学习模型的方法和系统。接收关于多个制造零件的物理特性的测量数据，所述物理特性由各个制造站处的多个传感器测量。时间序列动力学机器学习模型将测量数据编码到具有多个节点的潜在空间中。每个节点与制造站之一处的制造零件之一的测量数据相关联。可以构建一批测量数据，所述批包括第一节点和经由第一边直接连接到第一节点并且在时间上早于第一节点被测量的第一多个节点。预测机器学习模型可以基于所述批的节点的潜在空间来预测第一制造零件的测量。

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